package DianShang_2024.ds_06.clean

import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions.{PARTITIONPATH_FIELD, PRECOMBINE_FIELD, RECORDKEY_FIELD}
import org.apache.hudi.QuickstartUtils.getQuickstartWriteConfigs
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions.{col, date_format, lit, when}

import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.Date

object clean05 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /*
          5、将ods_ds_hudi库中order_info表昨天的分区（子任务一生成的分区）数据抽取到dwd_ds_hudi库中fact_order_info的动态分区表，分区字
          段为etl_date，类型为String，取create_time值并将格式转换为yyyyMMdd，同时若operate_time为空，则用create_time填充，并添加
          dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time四列，其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均填
          写“user1”，dwd_insert_time、dwd_modify_time均填写当前操作时间，并进行数据类型转换。id作为primaryKey，operate_time作为
          preCombineField。使用spark-shell执行show partitions dwd_ds_hudi.fact_order_info命令，将结果截图粘贴至客户端桌面
          【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下；
     */
    //  准备spark集成hudi的环境
    val spark=SparkSession.builder()
      .master("local[*]")
      .appName("数据清洗第五题")
      .config("hive.exec.dynamic.partition.mode","nonstrict")
      .config("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
      .config("spark.sql.extensions","org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

      //  准备两张表在hdfs上面的路径
    val dwd_base_path="hdfs://192.168.40.110:9000/user/hive/warehouse/dwd_ds_hudi.db/fact_order_info"
    val ods_base_path="hdfs://192.168.40.110:9000/user/hive/warehouse/ods_ds_hudi.db/order_info"

    //   拿到旧分区的数据(ods),并且对字段进行修改，然后写进去新分区
    val ods_data=spark.read.format("hudi").load(ods_base_path)
      .where(col("etl_date")==="20240101")          //  这里写的是旧分区的值
      .drop("etl_date")
      .withColumn(
        "create_time",
        date_format(col("create_time"),"yyyy-MM-dd").cast("String")
      )
      .withColumn(
        "operate_time",
        when(
          col("operate_time").isNull,date_format(col("create_time"),"yyyy-MM-dd")
        ).otherwise(col("operate_time"))
      )
      .withColumn("dwd_insert_user",lit("user1"))
      .withColumn(
        "dwd_insert_time",
        lit(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
      )
      .withColumn("dwd_modify_user",lit("user1"))
      .withColumn(
        "dwd_modify_time",
        lit(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
      )
      .withColumn("expire_time",col("expire_time").cast("String"))
      .withColumn("etl_date",lit("20240101"))
      .write.mode("append").format("hudi")
      .options(getQuickstartWriteConfigs)
      .option(PRECOMBINE_FIELD.key(),"operate_time")
      .option(RECORDKEY_FIELD.key(),"id")
      .option(PARTITIONPATH_FIELD.key(),"etl_date")
      .option("hoodie.table.name","fact_order_info")
      .save(dwd_base_path)

    //  关闭环境
     spark.close()

  }

}
